Bancos de Dados Biológicos Luis Artur Ribeiro Rafael Justino Poline Lottin Debora Comochina.

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1 Bancos de Dados Biológicos Luis Artur Ribeiro Rafael Justino Poline Lottin Debora Comochina

2 Conceitos Bioinformática: especialização da Informática aplicada à informação originada pela/para Biologia; ou estudo da aplicação de técnicas computacionais e matemáticas à geração e gerenciamento de (bio)informação. A Bioinformática combina conhecimentos de química, física, biologia, ciências da computação, informática e matemática/estatística para processar dados biológicos ou biomédicos. Exemplos em Softwares: identificar genes, prever a configuração tridimensional de proteínas, identificar inibidores de enzimas, organizar e relacionar informação biológica, simular células, agrupar proteínas homólogas, montar árvores filogenéticas, analisar experimentos de expressão gênica entre outras inúmeras aplicações.

3 Conceitos “BD biológicos se tornaram uma importante ferramenta no entendimento da vasta quantidade de fenômenos biológicos existentes, desde a estrutura das biomoléculas e sua interação ao metabolismo como um todo e a evolução das espécies. Este entendimento contribui para facilitar a luta contra doenças, auxilia no desenvolvimento de novos fármacos e na descoberta de relações entre espécies.” (Wikipedia, 2006)

4 Conceitos São tanto bancos públicos (ex: Genbank) como privados Mais de 1000 bancos de dados biológicos comerciais e públicos disponíveis atualmente Acesso a esses bancos de dados através de padrões abertos (open standards) como a web é importante dadas as características dos usuários destes bancos – Servidores UNIX x Macintosh A revista NucleicAcidsResearch é um importante recurso com informações sobre estes BD (http://www3.oup.co.uk/nar/database/c/)

5 Motivação Disponibilizar dados biológicos para os cientistas. O máximo possível de um tipo particular de informação deve estar disponível em um único lugar. Dados publicados podem ser difíceis de encontrar ou acessar. Coletá-los da literatura consume muito tempo. Disponibilizar dados em formato que possa ser lido por um computador.

6 Conteúdo Dados de genômica, transcriptômica, proteômica, taxonomia, ecologia, doenças, fármacos... Informações: Seqüências de nucleotídeos, aminoácidos Função, estrutura, localização no cromossomo Mapas metabólicos Efeitos clínicos de mutações Características genéticas de populações específicas Catálogo de espécies ou recursos naturais

7 Conteúdo Bancos de Dados bibliográficos. Resumem a literatura cientifica de uma forma legível para a máquina. Bancos de Dados Taxonômicos. Bancos de dados de classificação de espécies. São extremamente dependentes da classificaç ão feita por um especialista. Bancos de Dados de Seqüências de Nucleotídeos. Enfocam entidades biológicas como genes e ácidos nucléicos. Visam o armazenamento e divulgação dedados de seqüências de nucleotídeos de uma comunidade de pesquisa. As seqüências de DNA e RNA são normalmente apresentadas juntamente com outras informações como o organismo a qual a seqüência pertence ou ainda com as funções fisiológicas relacionadas à seqüência.

8 Conteúdo Bancos de Dados Genômicos. Disponibilizam dados genéticos de um organismo especial, variando muito no conteúdo. As informações armazenadas em bancos de dados genômicos incluem informações sobre genótipos, nome de genes, propriedades de genes, mutações específicas, assim como mapas genômicos e informações referentes a raças. Bancos de Dados Proteômicos. Em geral, podem ser vistos como uma mistura de banco de dados de seqüências de nucleotídeos, seqüências de proteínas e outros. Bancos de Dados de Vias Metabólicas. Armazenam informações sobre o metabolismo de um organismo ou de vários organismos diferentes. As enzimas participantes de reações são freqüentemente relacionadas com bancos de dados de seqüências.

9 Conteúdo Bancos de Dados de Seqüências de Proteínas. Proporcionam informações sobre proteínas. Bancos de dados universais que armazenam informações sobre proteínas de todos organismos devem ser diferenciados de bancos de dados especializados que armazenam informações sobre famílias especificas ou grupo de proteínas ou sobre as proteínas em espécies específicas. Bancos de Dados de Estrutura Protéica. Estes bancos mantêm dados relativos à estrutura de proteínas. A estrutura 3D completa de proteínas é representada pelo armazenamento de coordenadas no espaço 3D. Bancos de Dados Híbridos. Trata-se de bancos de dados que armazenam diferentes conteúdos, pertencendo a mais de um dos grupos citados.Com o crescente número de dados biológicos que vem sendo gerados,vários bancos de dados têm surgido.

10 Exemplos Alguns tipos de bancos de dados biológicos: Bancos de dados primários de seqüência (nucleotídeos e aminoácidos) –GenBank, UniProt Bancos de genomas – Mouse GenomeDatabase, NCBI Genomic Biology Bancos de dados especializados - Flybase, Wormbase, CGAP Bancos de dados de estrutura de proteínas – PDB, SCOP Bancos de dados de interações proteína-proteína – STRING, BioGRID Bancos de Cadastro de recursos naturais – AmazonLink, ENDS, National Whale and Dolphins Stranding Database

11 Relembrando Nucleotídeos ou nucleótidos são compostos ricos em energia e que auxiliam os processos metabólicos, principalmente as biossínteses, na maioria das células. Funcionam ainda como sinais químicos, respondendo assim a hormônios e outros estímulos extracelulares; eles são também componentes estruturais de cofactores enzimáticos, intermediários metabólicos e ácidos nucleicos. Os nucleóticos podem ser considerados os monómeros da DNA/RNA, sendo o polimero, o próprio DNA/RNA.

12 Relembrando Genótipos, o conjunto dos cromossomos que se situam no núcleo das células. Os cromossomos são interpretados como uma sequência de genes. São os genes os portadores das informações que condicionam o fenótipo. Ao conjunto dos genes de um indivíduo damos o nome de genótipo. É o conjunto dos genes, condiciona os fenótipos totais. São as informações hereditárias de um organismo contidas em seu genoma. gene é uma seqüência de nucleotídeos do DNA que pode ser transcrita em uma versão de RNA.

13 Relembrando Fenótipo são as características observáveis ou caracteres de um organismo como, por exemplo: morfologia, desenvolvimento, propriedades bioquímicas ou fisiológicas e comportamento. Resulta da expressão dos genes do organismo, da influência de fatores ambientais e da possível interação entre os dois. Nem todos os organismos com um mesmo fenótipo parecem ou agem da mesma forma, porque a aparência e o comportamento, assim como os demais componentes do fenótipo, são modificados por condições ambientais e de desenvolvimento. Do mesmo modo, nem todos os organismos cujas aparências se assemelham possuem necessariamente o mesmo genótipo.

14 O DNA é uma hélice dupla onde os pares seguem algumas regras.

15 Características BDB Tratam de dados biológicos altamente heterogêneos mas relacionados Informações dinâmicas, modificações e atualizações constantes Grande volume e variedade de dados biológicos

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18 Geração de Dados Fontes de dados: sequenciamento e anotação de genomas experimentos em larga escala: identificação de proteínas, estrutura 3D de proteínas, microarranjos de DNA Anotação: anexar conhecimento biológico relevante aos dados de sequenciamento do genoma de um organismo.

19 Geração de Dados Visão direcionada para a biologia molecular Base da biologia molecular: DNA o Nucleotídeos {A, C, G, T} Além do DNA, existem outros tipos de dados na linha de evolução (RNA e proteínas) Uma seqüência de DNA pode possuir milhares de pares de nucleotídeos. Cada seqüência possui uma identificação, funções biológicas e podem pertencer a vários organismos.

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21 Requisitos Qualidade dos dados (obtenção). Anotações consistentes. Integração entre ferramentas. Fácil acesso às informações disponíveis. Mecanismos para extrair do conjunto de dados apenas aqueles de interesse do pesquisador.

22 Fatos Mais de 1000 bases de dados diferentes 968 databases em The Molecular Biology Database Collection: 2007 update by Galperin, Nucleic Acids Research, 2007, Vol. 35, Database issue D3-D4 Tamanho dos bancos: de 100kB até 100GB DNA: >100GB Proteina: 1GB 3D structure: 5GB

23 Fatos Organismos, Número de genes: Plantas, <50.000 Mamíferos, 100.000 Vermes, 14.000 Bactérias, 2-4.000 dsDNAVírus Vacina, <300 ssRNAVírus INfluenza 12

24 Modelagem Atualmente, os modelos de dados “tradicionais” mais referenciados para desenvolvimento de bancos de dados de biologia molecular são: o modelo relacional, o modelo orientado a objetos e o modelo semi- estruturado (bancos de dados XML). Cada vez mais bancos de dados com diferentes conteúdos do domínio abordado estão utilizando um SGBD relacional. Por exemplo: Genome Sequence Database (GSDB), um banco de dados de seqüências de nucleotídeos, é implementado usando o SGBD Relacional Sybase. CyanoBase, um banco de dados genético, também está implementado usando o Sybase O banco de dados proteômico YPD é gerenciado por um SGBD relacional Oracle.

25 Modelagem - Modelo Relacional Dados biológicos são complexos. Um típico tipo de dado tem uma estrutura aninhada de difícil representação no modelo relacional. Sistemas gerenciadores de bancos de dados relacionais freqüentemente proporcionam um projeto fragmentado e não intuitivo. São melhores quando o esquema é simples, o dado é regular e consultas sucessivas são independentes. Apesar disso, SGBDs relacionais são utilizados para gerenciar todo tipo de dado biológico. O esquema do modelo relacional é pré-definido. Os dados são abstraídos em entidades e relacionamentos, sendo armazenados em tabelas. Além disso, o modelo relacional é muito restritivo quanto à habilidade de ser estendido O fato de decisões serem tomadas nos estágios iniciais, como a definição das entidades e dos atributos, caracteriza uma desvantagem do modelo relacional. Em dados biológicos, não há como predizer qual fator se provará importante ou sujeito à modificação, isto se tornar um problema, pois se mostra difícil e trabalhoso, senão impossível, alterar o esquema.

26 Modelagem - Modelo Relacional A força do modelo relacional é sua total provisão por SQL. Mas sua principal fraqueza é a ineficiência para modelagem de objetos genômicos complexos. O modelo relacional é orientado em direção a um eficiente armazenamento e gerenciamento de dados, mas não provê construtores para uma boa captura da semântica dos dados: a representação de um objeto conceitual complexo em um banco de dados relacional pode se estender por muitos registros em várias tabelas distintas, fazendo do esquema relacional um pobre veículo para comunicação semântica de um banco de dados. Com relação ao desempenho pode–se destacar que SGBDs relacionais apresentam melhor desempenho em operações de pesquisa para bases de dados de grande dimensão.

27 Modelagem - Modelo Orientado a Objeto Assim como o modelo relacional, o modelo orientado a objeto está sendo bastante empregado para o tratamento de dados biológicos. O INTERACT, por exemplo, um banco de dados sobre interações de proteína, utiliza o SGBD orientado a objetos Poet. Outros bancos de dados como o PSD/PIR, um banco de seqüências de proteínas também foram implementados usando um SGBD orientado a objetos.

28 Modelagem - Modelo Orientado a Objeto No modelo orientado a objeto os dados são abstraídos e armazenados como objetos, possuindo estruturas com tipos pré-definidos. Sistemas orientados a objeto são melhores quando o esquema é complexo, o dado irregular e as consulta correlatas, sendo mais fácil pesquisar nas vizinhanças. Uma vantagem de armazenar dados em um SGBD orientado a objeto é que ele é capaz de proporcionar uma melhor performance para dados complexos (ex: dados biológicos) como gráficos complicados, de 10-1000% comparado com o padrão de banco de dados relacional. Diferentemente do modelo relacional, modelos orientados a objeto são extensíveis, contudo enfatizam o comportamento de objetos e insistem que cada objeto tem sua própria identidade.

29 Modelagem - Modelo Orientado a Objeto A extensibilidade de sistemas de bancos de dados baseados em orientação a objeto também nos permite incorporar operações sobre os dados diretamente nas descrições de classe do objeto no banco de dados, deste modo escondendo os detalhes de implementação do usuário e permitindo ser usado diretamente com a linguagem de consulta do banco de dados. A principal força do modelo orientado a objeto é seu poder de modelagem de dados altamente flexível, oferecendo uma elegante maneira de representação de objetos genômicos complexos. A principal fraqueza inclui a falta de uma forma genérica de acesso aos objetos complexos. A orientação a objeto permite ainda mais concisão e facilidade para entender definições do banco de dados quando comparados com construtores de bancos de dados relacionais. A experiência tem mostrado que este tipo de modelagem permite criar esquemas que são mais intuitivos para biólogos moleculares compreender se comparados com os esquemas relacionais.

30 Modelagem - Modelo Semi-Estruturado (XML) Dados biológicos nem sempre são bem estruturados, muitas vezes se mostram incompletos, irregulares, redundantes ou contem erros. A maioria deles são implicitamente estruturados. Portanto, dados da biologia molecular são bons candidatos para um modelo de dados semi-estruturado. No modelo semi-estruturado, o esquema é definido dinamicamente através dos dados (auto-descritivo), apresentando uma descrição flexível de dados com relacionamentos complexos. A natureza auto-descritiva de XML a torna uma forma promissora para definição de dados semi-estruturados. XML é altamente flexível. Atualizar um modelo de dados é, portanto, simples. XML é orientado a Internet e tem grande capacidade para vincular dados, podendo ser utilizado para interconectar bancos de dados.

31 Modelagem - Modelo Semi-Estruturado (XML) XML proporciona uma área aberta para definir especificações padronizadas. Ponto importante, pois claramente há falta de padronização na bioinformática. O custo de um formato baseado em texto na analise de dados, armazenamento e transmissão precisam ser avaliados antes de adotar XML como uma solução geral. Contudo, um formato texto significa que o código fonte pode ser lido e editado com um editor de texto. A expressividade de um modelo de dados XML provavelmente não será suficiente para a biologia molecular. A semântica de dados biológicos é bastante rica e requer um modelo de dados bastante expressiva. XML não tem mecanismos de herança e nem métodos em objetos. O conceito de relacionamento pode ser imitado através de referências lentas, mas não existe como tal. Apenas restrições de unicidade, cardinalidade e não nulo podem ser especificadas: não há simetria, nem restrições elaboradas e nem ‘triggers’; XML não tem suporte para valores numéricos, tabelas e matrizes.

32 Desafios Armazenar dados de sequenciamento, experimentos e resultado das anotações (conhecimento biológico). Projetar banco de forma eficiente para facilitar recuperação de informações. Disponibilizar acesso às informações (ferramentas) Interface com usuário: intuitiva, fácil manipulação Flexibilidade de acesso: tipos de informação que podem ser recuperadas (consultas) Flexibilidade de visualização: formato de apresentação dos dados (texto, gráfico, links)

33 Desafios Integrar dados heterogêneos Integração física (bancos distribuídos geograficamente) o Tecnologias de integração de dados (web services, DAS) Integração conceitual (semântica) o Ontologias (bases de conhecimento)

34 Desafios Diferentes bases de dados para armazenamento de dados biológicos: arquivos em formato de texto arquivos estruturados bancos de dados relacionais bancos de dados objeto-relacionais bancos de dados orientado a objetos

35 Ontologias

36 Desafios Muitas bases de dados foram construídas por biólogos. Não padronização da taxonomia Dificuldade na adoção de um vocabulário comum entre os grupos de pesquisa Termos diferentes para conceitos iguais Conceitos diferentes para termos iguais

37 Desafios Qualidade dos dados disponíveis na Web Grupos de pesquisa submetem suas descobertas Algumas bases aceitam de qualquer entrada Muitas bases não verificam a qualidade dos dados Outras bases preocupam-se com a qualidade dos dados, onde um comitê valida-os. Estas bases ganham destaque da comunidade científica.

38 Buscas Muitos tipos de seqüências de entrada Pode ser uma seqüência de aminoácido ou de nucleotídeo Genômica, cDNA/mRNA, proteína Completa ou fragmentada Matches exatos são raros Em geral, o objetivo é recuperar um conjunto de seqüências similares

39 Buscas O que queremos saber sobre a seqüência? Ela é similar ao algum gene conhecido? Quão próximo é o melhor match? Significância? O que sabemos sobre este gene? o Genômica(localização no cromossomo, regiões reguladoras,...) o Estrutural (estrutura conhecida?...) o Funcional (molecular, celular e doença) Informação evolutiva o Este gene é encontrado em outros organismos? o Qual é sua árvore taxonômica?

40 NCBI - National Center for Biotechnology Information - GenBank NCBI disponibiliza o banco de sequência de DNA GenBank desde 1992. O GenBank tem acesso aberto e possui uma coleção de todas as sequências de nucleotídios disponíveis publicamente e suas proteínas traduzidas. Recebe sequências prodozidas em laboratórios de todo o mundo de mais de 100,000 organismos. Cresce a ritmo exponencial, duplicando sua base a cada 18 meses. Em agosto de 2006 possuía mais de 65 milhões de bases de nucleotídios em mais de 61 milhões de sequências. Se coordena com laboratórios individuais e outros bancos de sequências como European Molecular Biology Laboratory (EMBL) e DNA Database of Japan (DDBJ).

41 Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) Algoritmo de comparação de sequências biológicas primárias (aminoácidos e nucleotídios) Permite ao pesquisador comparar uma sequência com outras disponíveis na base de dados e idientificar as parecidas com um determinado grau de confiabilidade. Algorítmo de busca de sequências genéticas Cria lista de partes da sequência de busca Pesquisa a base de dados Calcula semelhanças

42 Protein Data Bank (PDB) & Fasta PDB: Banco de dados que compõe o projeto NCBI. É um repositório de informações estruturais 3-D de grandes moléculas biológicas como preoteínas e ácidos nucléicos. Trabalho com o MMDB (Molecular Modeling DB). Fasta Formato de texto que representa sequências de nucleotídios ou peptídios, em que pares base ou aminoácidos são representados usando letras.

43 Exemplo Influenzavirus A gripe aviária gripe suína o depende da espécie do hospedeiro Neuraminidase enzima presente na superfície dos vírus influenza que permite ao vírus ser liberado da célula hospedeira

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46 Exemplo Links: http://en.wikipedia.org/wiki/Influenzavirus_A http://en.wikipedia.org/wiki/Viral_neuraminidase

47 Exemplo Influenza Research Database http://www.biohealthbase.org/GSearch/fluSegmentDetails.do?ncbiGenomicAcces sion=FJ998214&decorator=influenza NCBI - Nucleotide Database http://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/229484043?report=genbank NCBI - Taxonomy Browser http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Taxonomy/Browser/wwwtax.cgi?mode=Info&id=6437 80 NCBI - Blast *http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi* NCBI - PDB - MMDB http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/mmdb/mmdbsrv.cgi?uid=67153

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49 Influenza Research Database Através de palavras-chave pesquisa-se: Segmentos de Nucleotídios Proteínas Tipos de Influenzas o tipos de hospedeiro o país o data de adição o e outros. Pesquisando Neuraminidase em tipo s de influenza, obtêm-se mais de 10 mil resultados, e arbitrariamente seleciona-se um caso mexicano de 2009 com um hospedeiro humano. Atributos (taxonomia, segmento...) possuem IDs que "linkam" diretamente outras bases usadas na consulta. (NCBI, UniProtKB, GBrowse, TARGET, IEDB)

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52 NCBI - Nucleotide - Taxonomy Através do ID de segmento (FJ998214) se acessa página do mesmo na base de Nucleotídios do NCBI. autores, referências, sequência do segmento, tradução Fasta. Através do ID de taxonomia (643780) se acessa a página da espécie (Influenza A virus (A/Mexico/InDRE4487/2009(H1N1))) na base de Taxonomia do NCBI. Na página de segmento já há um link para usar o Blast e fazer comparação do segmento genético em outras espécies sem precisar copiar e colar a sequência Fasta.

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54 NCBI - Blast - PDB - MMDB Através de múltiplas consultas como resultado são apresentadas dezenas de variações de vírus que possuem a mesma sequência exata (100%) e aproximadas (99%); toas com seus IDs linkados para continuar a pesquisa no NCBI. No mesmo portal há ferramentas de visualização 3D das estruturas dos vírus, o formato pode ser baixado e visualizado com o uso de um software (Cn3D) na máquina do usuário. Toda a navegação é intuitiva feita a partir de links e IDs e as bases funcionam de forma interligada.

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56 Bibliografia http://www.icb.ufmg.br/biq/maira/biodbfiles/aula1-introducaobioinfo.pdf http://biotec.icb.ufmg.br/cabi/aulas/aula21.pdf http://www.inf.ufrgs.br/~clesio/cmp151/cmp15120031/BDsBiologicos.pdf http://en.wikipedia.org/wiki/National_Center_for_Biotechnology_Information http://en.wikipedia.org/wiki/BLAST http://en.wikipedia.org/wiki/Protein_data_bank#Viewing_the_data http://en.wikipedia.org/wiki/FASTA_format http://pt.wikipedia.org/wiki/Gene

57 Bibliografia http://pt.wikipedia.org/wiki/Gen%C3%B3tipo http://pt.wikipedia.org/wiki/Fen%C3%B3tipo http://www2.dc.uel.br/nourau/document/?view=127